Predictive Analytics: come anticipare i bisogni aziendali attraverso i dati dei dipendenti

Utilizzare i dati dei dipendenti per anticipare i bisogni dell’azienda. Il mercato attuale, del resto, ha un livello di esigenze molto spiccato: nuove professioni, competenze sempre più settoriali e verticali, le sfide del turnover e la necessità di attirare costantemente nuovi talenti suggeriscono alle imprese di rivedere i metodi con cui hanno gestito le risorse umane.

Per collocarsi al meglio in un panorama estremamente dinamico, le aziende si affidano con maggiore frequenza a strumenti avanzati come i modelli di Predictive Analytics per assumere decisioni strategiche basate sui dati.

In questo testo spiegheremo cosa si intende per Predictive Analytics e in che modo queste tecniche possono supportare la gestione delle risorse umane in azienda, esaminando i vantaggi di questo approccio e il ruolo determinante che i dati dei dipendenti possono giocare nell’ottimizzare la pianificazione aziendale.

Predictive Analytics: cos’è l’analisi predittiva?

Il Predictive Analytics è uno strumento avanzato per estrarre valore dai dati. Quando si parla di analisi predittiva, infatti, ci si riferisce all’utilizzo di dati, algoritmi e tecniche di Intelligenza Artificiale e Machine Learning allo scopo di individuare la probabilità di risultati futuri basandosi su dati storici.

Il Predictive Analytics è, pertanto, una forma avanzata di Business Intelligence. Rispetto a questa, non si limita a comprendere cosa sia successo per poter valutare cosa potrà accadere in futuro: la sua finalità, infatti, è quella di anticipare una novità che, probabilmente, potrebbe emergere.

Le applicazioni del Predictive Analytics nelle risorse umane

In ambito aziendale, gli strumenti di analisi predittiva possono essere utilizzati per individuare opportunità di business, anticipare i trend o mitigare i rischi connessi, ad esempio, ad un investimento o alle oscillazioni di mercato.

Nel settore delle risorse umane, il Predictive Analytics permette di gestire i seguenti punti.

• Prevedere il turnover: l’analisi dei dati consente di identificare quei dipendenti che sono maggiormente a rischio di abbandono, quali sono le cause che lo determinano e di analizzare i fattori di rischio, come lo stress lavorativo o la mancanza di opportunità di crescita. Conoscendo queste informazioni è possibile tamponare un eventuale addio, ponendo rimedio tramite il recruitment di nuovi talenti.
• Ottimizzare la gestione del personale: attraverso la stima delle future necessità di assunzioni o riorganizzazioni è possibile pianificare nel modo giusto le rotazioni nel personale. L’ottimizzazione della workforce permette di stimare il fabbisogno di assunzione in base ai trend di crescita, di individuare aree con sovraccarico o carenza di risorse e di pianificare con precisione i turni, con benefici sull’efficienza operativa.
• Anticipare i fabbisogni di competenze: l’analisi delle tendenze di mercato e delle lacune nelle competenze interne consente di individuare i campi in cui intervenire tempestivamente.

Gli strumenti di analisi predittiva, pertanto, consentono alle aziende di adottare un approccio proattivo, anticipando i bisogni prima che si trasformino in criticità.

Perché è importante analizzare i dati dei dipendenti?

Per poter implementare in azienda modelli di Predictive Analytics occorre beneficiare di dati di qualità. Attraverso le informazioni sui dipendenti è possibile fare delle previsioni accurate e comprendere meglio le dinamiche interne, anticipando tendenze e rischi futuri. I dati da analizzare devono essere, in prima battuta, quelli anagrafici, ovvero l’età, il genere e l’anzianità di servizio.

Risultano utili anche i dati sulle prestazioni. In questo novero rientrano i feedback ricevuti, le valutazioni annuali sulle performance e gli obiettivi raggiunti dal momento dell’assunzione, se non addirittura dall’inizio di una parabola professionale.

Non va assolutamente trascurato lo storico lavorativo: promozioni, trasferimenti, eventuali licenziamenti e partecipazione a corsi di formazione forniscono una fotografia esaustiva del livello di capacità di un impiegato. In ultima istanza, è utile raccogliere e analizzare dati sull’engagement, come i livelli di soddisfazione e coinvolgimento misurati tramite i sondaggi interni.

L’insieme di questi dati, combinati con informazioni esterne, come trend di mercato e benchmark settoriali, fornisce una base concreta per effettuare analisi predittive.

I vantaggi del Predictive Analytics in azienda

In ogni caso, la raccolta e l’utilizzo dei dati devono rigorosamente essere effettuata nel rispetto delle normative sulla privacy, come il GDPR. Le aziende sono tenute a garantire la trasparenza nell’utilizzo dei dati e ad adottare misure di sicurezza adeguate a proteggerli da accessi non autorizzati.

I benefici dei Predictive Analytics in azienda sono molteplici: dall’ottimizzazione dei costi al miglioramento della competitività e della reputazione, tutti vantaggi assicurati da decisioni data-driven, ovvero guidate dai dati e basate sull’oggettività anziché su supposizioni, intuizioni o trend approssimativi.

Come osservato, un approccio basato sui dati consente alle organizzazioni di pianificare in anticipo, ridurre l’incertezza e ottimizzare le decisioni operative, migliorando la produttività e l’efficienza complessive. Un’azienda che punta a ottenere questi vantaggi deve implementare il Predictive Analytics nelle risorse umane. Come? Ad esempio, dotandosi di TeamSystem HR, la piattaforma che integra funzionalità di analytics aziendale per fornire supporto nelle decisioni strategiche della gestione del personale.